ELYZAのオープンモデルまとめ：公開モデル一覧・ライセンス

2026年9月27日

ELYZA について

ELYZA は、組織カードによれば「未踏の領域で、あたりまえを創る」をミッションとする、東京大学 松尾研究室発の AI 企業です。大規模言語モデルの社会実装に向けた共同研究や製品開発をしており、Hugging Face の elyza の組織で日本語のモデルを公開しています。

何を公開しているのか

• ELYZA-japanese-Llama-2(2023年): Llama 2 を日本語向けに追加学習した 7B・13B のモデルです。語彙を日本語向けに増やした fast 版もあります。
• Llama-3-ELYZA-JP-8B(2024年6月): Llama 3 の 8B を日本語向けにしたモデルで、公式の GGUF・AWQ 版があります。
• ELYZA-Thinking-1.0-Qwen-32B / ELYZA-Shortcut-1.0(2025年4月): Qwen2.5-32B-Instruct をもとに、日本語での推論を強化したモデルです。モデルカードによれば、モンテカルロ木探索(MCTS)をもとにした手法で作った長い思考の過程を含む合成データで、模倣学習をしています。
• ELYZA-Diffusion-1.0(2025年12月): 拡散言語モデルの Dream-v0-7B をもとに、日本語の大量のデータで追加学習した日本語の拡散言語モデルです。全てを MASK にした状態から、繰り返しノイズを取り除いて文章を作ります。

ライセンス

土台にしたモデルによって違います。 Qwen2.5 と Dream をもとにしたモデル(Thinking・Shortcut・Diffusion)は Apache-2.0 で、Thinking のモデルカードは「Built with Qwen」と明記しています。Llama 3・Llama 2 をもとにしたモデルは、それぞれ元の Llama のライセンスです。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。上の要約は法的な助言ではありません。

手元で動かすときのポイント

• 公式の GGUF は Llama-3-ELYZA-JP-8B だけです(2026-09-26 時点)。ほかのモデルは第三者の変換版を探します。
• 拡散言語モデル(ELYZA-Diffusion)は、通常の言語モデルと生成の仕組みが違います。 llama.cpp・Ollama が対応しているとは限りません。

出典: elyza の組織カード、elyza/ELYZA-Thinking-1.0-Qwen-32B・elyza/ELYZA-Diffusion-Instruct-1.0-Dream-7B のモデルカード、Hugging Face 上の elyza の組織のモデル一覧(いずれも 2026-09-26 時点)。

当サイトの記録とデータ

当サイトはまだELYZAのモデルの記事を公開していません。下の Hugging Face のモデル一覧は、コードが毎日取得しています。公開元別のまとめの1ページで、シリーズ名はモデル系統別まとめの各ページへリンクしています。

基本情報

Hugging Face で公開しているモデル

公開元が Hugging Face で公開しているモデルは全部で 18件です。そのうち、当サイトが扱う生成モデル(テキスト・画像・動画・音声など)の新しいものを組織ごとに最大15件並べています。分類・特徴抽出などのモデル、研究用の部品、モデルカードの無いリポジトリは除き、公開元自身の量子化版・補助の別版は元のモデルの行にまとめています。重みを整数型に詰めて保存したリポジトリは、Hugging Face の集計が実際のパラメータ数と違うため、パラメータ数を空欄にしています。

Hugging Face の API からコードが取得した値です。最終更新 2026-09-27(JST)。

最終更新 2026-09-27(JST)。ページ前半の解説は、出典に挙げた一次資料をもとに AI を用いて執筆したものです。「当サイトの記録とデータ」以降の表と一覧は、記事ログとHugging Face の API からコードが組み立てています。